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类方法可以在- -定程度上检测出跌倒行为，但是会造成2 F. I1 V" Z& ?( p" }
1引言
1 t1 p& F4 b) a8 K+ u传感网内数据流量增加,有可能影响医疗护理传感器网
% e n- w/ m, {, z' s7 ^1 a5 l近年来，医疗护理无线传感器网络已经成为无线传络的正常应用.文献[9]邇过在老人的生活环境中部署: W6 p+ y) x0 \ f. s, w
感器网络研究热点之--.尽管目前已经有很多类似系统，- ?' G( `6 u, C6 [
视频摄像头,对比画面判定被监测对象是否跌倒;该方
( I: p" o2 b% ^: S2 g) P+ f% ^9 ^如Blueode, HealhGear, MobiHealth和UbiMon等"来监测 ], c! R; \ s* T1 C
法的准确性高,但传输视频信息带来传感器网络通信量
/ d- w/ M* d G H0 k8 g% z$ i老年人的日常生理参数,但是都没有深入讨论如何检测
* H& I. c8 N! I* F+ [# |的膨胀.文献[12]采用基于音频和视频联合的方法检测" P' @$ x0 t2 `3 ]8 _5 T# T
老年人的日常危险行为.研究表明3，在众多危害老年人
- x0 }' S- E* ^, [被监测对象的行为，但系统决策需要HMM的支持,需! v; j; r. \! v6 K! Q4 l% H: O& z
健康的日常行为之中,突然性跌倒行为对独自在家的老要 复杂的最初状态测试和很长的学习过程，且不能实现
) Y8 O( O a w) i3 t人造成的危害最大.因此如何有效检测这- -行 为已经成# G: ^" }' s1 Z
分布式最终决策.文献[11]的研究结论表明,绝大多数
" c4 g$ U. S9 Z8 y9 Q为医疗护理无线传感器网络研究领域的热点之一.文献( I1 @% b- [1 x; e! c
老年人非常反感将自已的日常活动置于直接视频监测9 i: b3 s' k* @0 _' ]/ Z
[2]提出的位姿测定机制可以用于老年人跌倒检测.文献
% f; {& x) c" U的环境之中，因此上述方法的社会可行性需要重新评* b: u8 |# F3 T6 R6 c. e
[3]利用附带有2维加速度传感器的Mica2Dot作为部署' B0 ~. w2 R3 Y! F2 _% q/ f
估.文献[4]的作者提出利用一组时间对比视觉传感器' L( x2 @" V( t% H- s: G# _8 G
在被监测对象身体上的节点,一旦检测加速度方向发生来 监测老年人是否跌倒，该传感器仅传输周围环境发生
1 u- B6 ^) u1 H! f! W变化,则判断被监测对象跌倒.文献[6,8]利用3维加速7 [, B7 M# c; K3 X
变化的变化部分图像,对静止部分不敏感，就可以减少
# z! m: f/ W" T度传感器来监测老年人的跌倒行为,提高了准确性.这" x, V' m+ a- O$ c8 i
通信量,但该传感器必须成对部署,应用场景受限制. {2 K, W' P) i$ c
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发表于 2020-3-17 11:00
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